【实测】GPT-6代号“土豆“还剩6天！48小时5款大模型扎堆，程序员到底该用哪个

摘要

4月头一周AI圈的信息密度有点离谱。OpenAI的GPT-6内部代号"Spud（土豆）"被扒了个底朝天，定档4月14号发布，性能比GPT-5.4涨了40%，上下文200万Token，三个产品并成一个入口。差不多同一时间，阿里、谷歌、微软和Cursor在48小时里前后脚甩了5款产品。这篇结合我自己写了10年代码的体感，把每个产品拆开聊聊，顺便说说不同场景下我会怎么选。

前言

4月7号我花了差不多一整天在刷各种技术资讯。从GPT-6泄漏的参数到千问3.6的评测帖子，信息量大到有种"看不完就别看了"的冲动。最后我把东西过了一遍，最大的感受就一句话：2026年模型之间的较量，已经不是比谁参数大了，而是比谁让写代码的人过得更舒服。

这篇文章就是把这一周里我觉得最值得说的几件事整理清楚。如果你正纠结选哪个模型，往下翻到第五节有个场景化的选型表。

一、GPT-6这颗"土豆"到底什么来头

1.1 消息怎么出来的

4月5号，X平台上一个叫@iruletheworldmo的博主开始连发GPT-6的内部信息，圈里管他叫"草莓哥"。量子位、36氪、华尔街见闻跟着转了一波。OpenAI管这个模型叫"Spud"——就是土豆——内部把它当成够到AGI的最后一把钥匙。

1.2 参数对比

1.3 三个产品并成一个

GPT-6最大的变化不在模型本身。它把ChatGPT（聊天）、Codex（编程）、Atlas（浏览器Agent）塞进了同一个壳子里。以后你跟AI说话的时候，它能同时帮你查东西、写代码、操作网页，不用手动来回切了。

原来怎么干： 你 → 打开ChatGPT聊 → 开Codex写码 → 开浏览器查资料 → 来回切窗口 现在的设想： 你 → 一个统一的Agent（聊+写+浏览+看图） ↓ 200万Token上下文，对话全程不会忘

1.4 几个有意思的信号

有两件事我觉得比模型参数本身更值得琢磨。

第一件，去年12月起OpenAI内部一直处于"编程红色警报"。原因很直接：Anthropic的Claude在编码场景全面超了他们。GPT-6的Agent编程能力是被重点砸资源的方向。

第二件，产品部门改名了，叫"AGI部署部"。不是研发部、不是产品部——“部署部”。两个字，但意思差很多：说明他们认为东西已经造好了，现在是往外放的阶段。

预训练3月17号就跑完了，后训练和安全校验也收尾了。14号不是"可能发"，是"等着发"。

二、阿里 Qwen3.6-Plus：国产编程能力到目前为止最好的

2.1 发布背景

4月2号阿里发了千问3.6系列的第一个模型Qwen3.6-Plus。官方直接打出"中国编程能力最强"的旗号，不过发布方式倒是很低调——没搞发布会，就在OpenRouter和百炼上悄悄上了线。

2.2 跑分

2.3 我自己用的体感

拿千问3.6写了几个Go项目的代码，说下直观感受。

// 场景：让它生成并发安全的LRU Cache// 结果：一轮就给了能跑的代码，包含sync.RWMutex和双向链表// 以前3.5版本同样的事，得来回改两三次typeLRUCachestruct{capacityintmu sync.RWMutex cachemap[string]*list.Element ll*list.List}func(c*LRUCache)Get(keystring)(interface{},bool){c.mu.RLock()deferc.mu.RUnlock()ifelem,ok:=c.cache[key];ok{c.ll.MoveToFront(elem)returnelem.Value.(*entry).value,true}returnnil,false}

百炼API一百万Token收2块钱。国产模型里这个价格基本没有对手了，偏偏编程能力还排第一。性价比确实没话说。

三、谷歌 Gemma 4：开源圈的新选择

3.1 出了几个版本

3.2 几个我觉得值得记的点

Apache 2.0协议，商用没有任何限制。对比Meta家LLaMA的那套协议，这个确实友好不少。

数学基准跑了89.2%。代码ELO 2150——这是编程竞赛水平的分数了。

但最让我惊讶的是E2B版本。1.5个G的模型在手机上做多模态推理，搁2024年这还是论文里的设想。

# Gemma 4 E2B 在手机端部署的大概写法importmediapipeasmp# 1.5GB的模型文件model=mp.tasks.genai.LlmInference.create_from_model_path(model_path="gemma-4-e2b-it.task")# 手机端跑推理response=model.generate_response("分析这张架构图中的性能瓶颈")

四、微软MAI系列 + Cursor 3：容易被忽略但不该忽略的

4.1 微软的三个自研模型

微软以前给人的印像是"投钱给OpenAI、集成GPT就完了"。但这三个自研模型说明他们在走另一条路——不做通用大模型，在垂直场景上各个击破。

4.2 Cursor 3：写代码这件事的方式变了

4月2号发布的，代号"Glass"。

以前用Cursor： 你写代码 → AI帮你补几行、改一下 现在的Cursor 3： 你说要啥 → Agent Window开十几个Agent → 分头写不同模块 你的角色：从码农变成Agent管理员

有个数据我反复看了几遍确认没看错：Agent的使用量已经比Tab自动补全还高了。意思是用Cursor的人更多地在让AI主导写整段代码，而不只是让它帮忙补行尾。Anysphere（Cursor母公司）估值到了293亿美元，Fortune 500里有一半多在用。

五、我的判断和选型思路

5.1 这一周说明了啥

写代码这个赛道挤满了人。OpenAI搞"编程红色警报"，千问硬打"编程最强"，Cursor把IDE改造成Agent指挥台。各家都在争同一批用户。

端侧跑模型不是PPT了。Gemma 4那个1.5GB的E2B版本是真能下载真能跑的。MoE架构的普及也在帮忙，让小设备能带得动更大的模型。

Agent从展示品变成了生产工具。Cursor拿调用量数据证明了——开发者是真的在让Agent写产代码，不是拿来玩的。

5.2 不同情况怎么选

后端开发（Go/Java/Python）： 平时干活：Qwen3.6-Plus，2块钱一百万Token，够用 碰到硬骨头：等GPT-6，14号出来再评估 IDE选择：建议升Cursor 3，Agent模式真的省时间 自己做项目或者小团队： 首推：Qwen3.6-Plus + Cursor 3，一个便宜一个高效 想在自己机器上跑：Gemma 4 E4B，笔记本带得动 需要语音功能：试试微软MAI-Transcribe-1 做开源或搞研究的： 首选Gemma 4，Apache 2.0拿来就能用 也可以关注千问，他们的东西也在陆续开源

六、参考资料

• GPT-6曝光了 - 量子位
• 48小时连发5款大模型 - 腾讯云开发者
• 阿里发布Qwen3.6-Plus - 界面新闻
• Gemma 4开源全解读 - 36氪
• Cursor 3发布 - 智东西
• Cursor 3评测 - 搜狐科技

📢 你用上面这些新模型了没？GPT-6的三合一你觉得靠不靠谱？评论区聊。

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